CharNet项目启动与配置教程

CharNet项目启动与配置教程

research-charnet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/research-charnet

1. 项目目录结构及介绍

CharNet项目的目录结构如下：

• charnet: 包含模型的主要代码文件。
• configs: 存储配置文件，这些文件定义了模型的结构和训练参数。
• datasets: 存放数据集相关的文件。
  • ICDAR2015: 包含ICDAR 2015数据集的相关文件。
• tools: 包含运行测试和训练脚本的工具。
• .gitignore: 指定哪些文件和目录应该被Git忽略。
• LICENSE: 项目的许可文件，本项目采用CC-BY-NC 4.0协议。
• README.md: 项目的说明文件，包含了项目的描述和如何使用的信息。
• download_weights.sh: 一个Shell脚本，用于下载预训练的权重文件。
• setup.py: 用于配置Python包的文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要涉及到tools目录下的脚本。

• test_net.py: 是主要的测试脚本。运行此脚本将启动模型的测试过程。

启动项目的命令如下：

python tools/test_net.py configs/icdar2015_hourglass88.yaml <images_dir> <results_dir>

其中<images_dir>是包含测试图像的目录，<results_dir>是存放测试结果的目录。

在运行测试之前，需要确保已经下载了预训练的权重。可以通过以下命令下载：

bash download_weights.sh

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于configs目录下，以.yaml格式存在。这些文件定义了模型的结构和训练过程中的各种参数。

• icdar2015_hourglass88.yaml: 是一个配置文件的例子，定义了ICDAR 2015数据集的测试配置。

配置文件通常包含以下部分：

• DATASET: 数据集相关的配置，如数据集路径、类别数量等。
• DATALOADER: 数据加载器的配置，如批大小、是否使用混洗等。
• MODEL: 模型结构的配置，包括网络的各个层的参数。
• TRAIN: 训练过程的配置，如学习率、训练周期数等。
• TEST: 测试过程的配置，如评估指标等。

在开始测试或训练之前，可能需要根据具体的需求调整这些配置文件。

research-charnet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/research-charnet